RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

wanikua/danghuangshang

默认分支 main · commit ac71d0eb · 扫描时间 2026/5/21 12:57:08

星标 2,658 · Fork 249

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
40 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 wanikua/danghuangshang 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Immediately state the project's core technical purpose in the README

    原因：

    当前
    The README starts with navigation links, originality notice, and contribution notice before the main title and project definition.
    复制粘贴的修复
    # 🏛️ 当皇上 ✖️ OpenClaw

这是一个基于 OpenClaw 框架，以明朝内阁制为蓝本构建的多 Agent AI 协作系统，并提供从零基础到进阶的完整搭建教程。
  • mediumcomparison#2
    Add a 'Compared to X' section in README

    原因：

    复制粘贴的修复
    ## 🆚 与 LangChain / AutoGen / CrewAI 等框架的比较

「当皇上」项目并非一个通用的多 Agent 框架，而是基于 OpenClaw 框架构建的一个具体的多 Agent 协作系统（AI 朝廷），并提供完整的实践教程。
- **专注于系统实现与教程**：我们提供一个开箱即用的“AI 朝廷”系统，并详细指导如何从零开始搭建和定制。
- **独特的应用场景**：以明朝内阁制为蓝本，展示了多 Agent 系统在模拟复杂组织和工作流自动化中的强大潜力。
- **基于 OpenClaw**：利用 OpenClaw 的能力，实现高效的 Agent 间协作与任务编排。
  • lowabout#3
    Refine repository description to be more explicit about the system type and framework

    原因：

    当前
    AI 朝廷搭建完整教程 - 从零基础到进阶
    复制粘贴的修复
    基于 OpenClaw 框架的多 Agent AI 协作系统搭建教程 - 从零基础到进阶

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 wanikua/danghuangshang
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
LangChain
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LangChain · 被推荐 2 次
  2. CrewAI · 被推荐 2 次
  3. Python · 被推荐 1 次
  4. JavaScript (Node.js) · 被推荐 1 次
  5. Redis Pub/Sub · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Need a comprehensive tutorial to build a multi-agent AI collaboration system from scratch.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Python
    2. JavaScript (Node.js)
    3. Redis Pub/Sub
    4. RabbitMQ
    5. OpenAI API
    6. Anthropic Claude API
    7. Google Gemini API
    8. Hugging Face Transformers
    9. ollama
    10. LangChain
    11. LlamaIndex
    12. OpenAI Function Calling
    13. ChromaDB
    14. Weaviate
    15. Pinecone
    16. SQLite
    17. PostgreSQL
    18. CrewAI
    19. AutoGen (Microsoft)
    20. Streamlit
    21. Gradio
    22. Flask
    23. Django
    24. Python's logging module
    25. LangSmith
    26. Prometheus
    27. Grafana

    AI 推荐了 27 个替代方案，却始终没点名 wanikua/danghuangshang。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How to implement autonomous AI agents for complex workflow automation in a simulated organization?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. AutoGen
    3. Mesa
    4. OpenAI Assistants API
    5. Haystack
    6. CrewAI

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 wanikua/danghuangshang。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of wanikua/danghuangshang?
    pass
    AI 明确点名了 wanikua/danghuangshang

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts wanikua/danghuangshang in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 wanikua/danghuangshang

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo wanikua/danghuangshang solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 wanikua/danghuangshang

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 wanikua/danghuangshang 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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